伺服控制中模糊自整定PID 算法运用研究   

引言：伺服系统在工业自动化领域具有重要地位，其控制精度直接影响装备制造水平。传统 PID 控制存在参数固定、适应性不足的缺陷，难以满足智能制造对动态响应的高要求。模糊自整定 PID 算法通过实时调整参数，能够有效提升系统鲁棒性。《中国制造 2025》强调智能控制技术的创新应用，为算法优化提供了政策导向。本研究将模糊推理机制与 PID 控制相结合，构建参数在线整定模型，分析算法在伺服系统中的动态调节特性。因此，本文深入研究伺服控制中模糊自整定 PID 算法运用要点，旨在减小超调量、缩短调节时间，为高精度运动控制提供新的技术路径。

1. 传统 PID 的局限性

传统 PID 控制器采用固定参数，难以适应复杂动态系统的变化需求。尤其当被控对象存在非线性特性或参数漂移时，预设的增益参数往往无法兼顾快速响应与稳定精度；或是系统面临突发扰动或大范围工况变化时，常规 PID 可能引发超调或持续振荡。此外，传统 PID 参数整定过程依赖人工经验，缺乏自主适应能力，在时变系统中需要频繁手动调整。这种刚性控制结构对模型不确定性和外部干扰的鲁棒性有限，难以满足高精度伺服控制的要求[1]。

2. 研究伺服控制中模糊自整定PID 算法运用要点

模糊自整定 PID 算法相比传统 PID 具有更强的适应性和鲁棒性，能够自动调整参数以适应系统非线性特性和时变工况。实际运用时，应通过模糊推理机制实时修正PID 参数，从而应对复杂工况。

2.1 三环协同设计

对于伺服控制系统而言，为实现模糊自整定 PID 算法的有效应用，需要精确协调位置环、速度环和电流环的动态响应特性。位置环作为最外环决定系统稳态精度，采用模糊自整定 PID 算法处理大惯量负载下的非线性问题。速度环作为中间环负责抑制机械谐振，其带宽通常设为位置环的 5^～10 倍，通过加速度前馈补偿减小跟踪滞后。电流环作为内环需具备最快响应速度，采样频率达到 10kHz 以上，采用 PI 控制器实现转矩精准控制。三个控制环的采样周期按1:5:25 的比例分层配置，避免频谱混叠。参数整定遵循从内到外的顺序，先稳定电流环再调试速度环，最后优化位置环。针对交叉耦合效应，优选解耦算法消除，在 dq 坐标系下实现转矩与励磁分量的独立控制。实时性保障方面，电流环中断优先级最高，速度环次之，位置环允许适当延时，同时，在抗饱和处理方面采用积分分离策略，在误差较大时暂停积分作用。

2.2 模糊化和模糊解

模糊自整定 PID 算法的模糊化与解模糊技术是实现参数动态调整的核心环节。模糊化阶段需将系统误差 e 和误差变化率 ec 转换为模糊量，通过量化因子将实际物理值映射到预设论域范围，通常采用归一化处理保证输入量在 [-1，1] 或[-3，3] 区间。隶属函数多选用三角形或高斯型分布，划分负大、负中、零、正中、正大等语言变量，每个变量对应明确的模糊集合边界。解模糊环节将模糊推理输出的参数修正量转化为精确值，常用重心法计算隶属函数曲线与横轴围成区域的质心位置作为最终输出。该过程需建立完整的模糊规则库，规则形式为“若 e 为 A 且 ec 为 B，则 ΔKp 为 C”，规则数量通常覆盖所有输入组合以确保完备性。量化因子和解模糊系数的选择直接影响控制效果，需通过仿真反复调试确定最优参数。实际应用中需平衡计算复杂度与精度要求，在 DSP 等嵌入式平台实现时可采用查表法加速运算。模糊推理的实时性必须满足伺服系统的采样周期约束，避免引入额外延迟。

2.3 规则库优化

基于伺服控制中模糊自整定 PID 算法的运用，规则库优化的核心在于建立输入输出变量间的精确映射关系。初始规则库通常基于专家经验构建，采用二维表格形式描述误差 e 和误差变化率 ec 与 PID 参数修正量 ΔKp、ΔKi、ΔKd的对应关系。优化过程要先分析系统响应特性，将工作区间划分为过冲区、稳定区和过渡区，针对不同区域配置差异化的规则权重。通过粒子群算法或遗传算法对规则表进行参数寻优，目标函数综合考虑超调量、调节时间和稳态误差指标。规则简化技术可降低计算复杂度，采用相似度合并算法消除冗余规则，保留关键控制节点。在线学习机制允许规则库动态更新，通过实时记录系统响应数据，采用梯度下降法微调规则置信度。优化后的规则库需通过频域分析验证稳定性，确保相位裕度满足设计要求。

2.4 嵌入式应用

模糊自整定 PID 算法在嵌入式伺服系统中的实现需要解决实时性与资源约束的平衡问题，所以，在实际运用过程中要做好算法移植与计算效率优化，确保在有限硬件资源下完成模糊推理与 PID 运算的协同工作。具体而言，硬件平台选择需匹配控制性能需求。DSP 器件适合高频 PWM 生成，FPGA 擅长并行处理模糊规则，ARM Cortex-M 系列在成本与性能间取得平衡；代码实现采用定点数运算替代浮点运算，通过 Q 格式转换保持计算精度；模糊规则表预存于 Flash存储器，采用查表法减少实时计算量；中断服务程序中完成 ADC 采样、模糊推理和PWM 输出，确保严格的时间确定性。

此外，内存管理策略对系统稳定性至关重要，为隶属度函数分配静态存储区，推理过程的中间变量使用栈空间动态分配。时序优化方面，将模糊化与解模糊过程分解为多个任务，在控制周期内分时执行。抗干扰设计包含看门狗定时器和软件滤波，防止电磁干扰导致程序跑飞。通信接口预留 CAN 或 EtherCAT协议支持，便于上层监控系统调整参数。在线调试功能通过串口输出关键变量，便于观察参数调整过程。功耗控制采用动态时钟调节，在空闲时段降低主频。代码架构采用模块化设计，将模糊推理、PID 计算和硬件驱动分离，提高可维护性。需要注意的是，测试阶段需验证最坏执行时间是否满足实时性要求，确保在所有工况下都能完成控制循环 [2]。

2.5 性能验证指标

伺服控制系统的性能验证指标需全面评估模糊自整定 PID 算法的动态特性和稳态精度。具体而言，时域指标包含上升时间、峰值时间和调节时间，反映系统响应速度；超调量表征动态过程的平稳性，通常要求控制在 5% 以内。频域特性通过带宽和相位裕度衡量，前者决定跟踪能力，后者影响稳定性，理想情况下相位裕度应保持在 30^～60^∘ 范围。稳态性能考察定位精度和速度波动率，高精度伺服系统要求位置误差小于 ±1 个脉冲当量。需要注意，所有测试数据需在额定负载、半载和空载三种状态下分别采集，确保验证结果的全面性。

结论：综上所述，基于模糊自整定 PID 算法在伺服控制中的应用，能够有效克服传统 PID 参数固化、适应性弱的缺陷，提升系统在复杂工况下的动态品质与稳态精度。实现关键在于三环协同的动态平衡设计、模糊化与解模糊过程的合理映射、规则库的持续优化与简化以及嵌入式平台的构建，从而解决资源约束下的计算效率等问题。

参考文献：

[1] 谢涛 , 周邵萍 , 王佳硕 , 等 . 基于 BP 神经网络的 Smith-Fuzzy-PID 算法在阀门定位中的应用研究 [J]. 华东理工大学学报（自然科学版）, 2024,50(5):770-778.

[2] 赵鹏展 , 郭鹏远 , 黄贵川 . 模糊自整定 PID 的液压马达驱动机床主轴速度控制研究 [J]. 机械设计与制造 ,2024,000(003):111-118.

桂许东，男，（1997 ， ^10- ），硕士研究生，汉族，贵州省都匀市，助理工程师，主要研究伺服电机。